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Databricks ODBC ドライバー (Simba) のドライバー機能の設定

このページでは、 Databricks ODBC ドライバーの特別なドライバー機能設定と高度なドライバー機能設定を構成する方法について説明します。

Databricks ODBC ドライバーには、次の特殊かつ高度なドライバー機能設定が用意されています。

ODBC で初期スキーマを設定する

ODBC ドライバーでは、接続構成として Schema=<schema-name> を設定することにより、スキーマを指定できます。 これは、USE <schema-name> の実行に相当します。

追跡用のクエリ タグ

Important

この機能は、プライベート プレビューにあります。 アクセス権を要求するには、アカウント チームにお問い合わせください。

追跡と分析のために、SQL クエリにキー値タグをアタッチします。 クエリタグは、クエリの識別と分析のために system.query.history テーブルに表示されます。

接続にクエリ タグを追加するには、ODBC 接続構成に ssp_query_tags パラメーターを含めます。

クエリ タグをコンマ区切りのキーと値のペアとして定義します。各キーと値はコロンで区切られます。 たとえば、「 ssp_query_tags=team:engineering,env:prod 」のように入力します。

ODBC での ANSI SQL-92 クエリのサポート

従来の Spark ODBC ドライバーは、ANSI SQL-92 方言で SQL クエリを受け入れ、それらを Databricks SQL に変換してからサーバーに送信します。

アプリケーションで Databricks SQL が直接生成される場合、または Azure Databricks に固有の ANSI SQL-92 以外の構文を使用している場合は、接続構成で UseNativeQuery=1 設定します。 この設定では、SQL クエリが翻訳なしで Azure Databricks に逐語的に渡されます。

ODBC で大きなクエリ結果を抽出する

大規模なクエリ結果を抽出するときに最適なパフォーマンスを実現するには、最新バージョンの ODBC ドライバーを使用します。これには、次の最適化が含まれます。

ODBC での Arrow シリアル化

ODBC ドライバー バージョン 2.6.15 以降では、Apache Arrow を使う最適化されたクエリ結果のシリアル化形式がサポートされています。

ODBC での Cloud Fetch

ODBC ドライバー バージョン 2.6.17 以降では、Cloud Fetch がサポートされています。Cloud Fetch は、Azure Databricks デプロイで構成されたクラウド ストレージを介してクエリ結果をフェッチする機能です。

クエリを実行すると、Azure Databricks は、最大 20 MB の方向シリアル化されたファイルとして、結果を内部 DBFS ストレージの場所 にアップロードします。 クエリが完了すると、ドライバーはフェッチ要求を送信し、Azure Databricks はアップロードされたファイルに Shared Access Signature を返します。 その後、ドライバーはこれらの URL を使用して、DBFS から直接結果をダウンロードします。

クラウド フェッチは、1 MB を超えるクエリ結果にのみ適用されます。 ドライバーは、Azure Databricks から直接小さな結果を取得します。

Azure Databricks では、蓄積されたファイルが自動的にガベージ コレクションされ、24 時間後に削除対象としてマークされ、さらに 24 時間後に完全に削除されます。

クラウド フェッチ アーキテクチャの詳細については、「BI ツールを使用した広帯域接続の実現方法」を参照してください。

ログの有効化

ODBC ドライバーでログ記録を有効にするには、 LogLevel プロパティを 1 (重大なイベントのみ) と 6 (すべてのドライバー アクティビティ) の間の値に設定します。 LogPath プロパティを、ログ ファイルを保存するフォルダーの完全なパスに設定します。

詳細については、「Databricks ODBC ドライバー ガイド」 の「Windows 以外のコンピューターでのログ オプションの構成 」を参照してください。

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